强化学习&动态规划2.4 | 值迭代 Value Iteration

最新推荐文章于 2025-05-01 21:49:48 发布
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分类专栏： 游戏AI 文章标签： 强化学习
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本文探讨强化学习中的值迭代方法，通过伪代码详细解释了值函数的更新循环，直至收敛得到最终策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在一段更新值函数的循环后，停止策略评估后再进行策略完善的步骤就是值迭代
在这里插入图片描述
伪代码如下
每次更新后，当值函数逼近结果已收敛，获得最终值函数的策略
在这里插入图片描述

强化学习从基础到进阶-案例与实践[2]：马尔科夫决策、贝尔曼方程、动态规划、策略价值迭代
丨汀、的博客
06-20 1940
【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现 专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：本专栏主要方便入门同学快速掌握强化学习单智能体|多智能体算法原理+项目实战。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为
第二章：AI大模型基础知识 2.4 强化学习基础
AI天才研究院
02-01 166
随着深度学习的普及和成功应用，人工智能已经从理想化的概念走到了实际应用阶段。强化学习作为机器学习的一个分支，也有了很多成功的应用。在2016年，Google的AlphaGo团队利用深度强化学习击败国际围棋冠军李世石，惊天动地。此后，深度强化学习被广泛应用于游戏、自动驾驶、语音合成等领域。强化学习已经取得了巨大的成功，并且在未来还有很多发展潜力。例如，深度强化学习正在不断发展，并且被应用于越来越多的领域。但是，强化学习仍然面临着一些挑战，例如样本效率低、环境假设严格等。
Pacman | MDP | Value Iteration
三明治文鱼的博客
12-13 3387
1. 概要 1.0 前言 最近刚写完AI Reasoning & Decision Making的Coursework，占这门课总成绩的20%。因为不要求写Report，所以在这里单独做一个记录和总结。从CW放出到ddl大概有一个月的时间，工作量不大，难度也较低，在Github上有很多Pacman基于MDP的代码可以参考借鉴。个人认为难点是在于调整项目中的各类参数，如Reward，和制定策略来优化游戏结果（胜率、得分）。 1.1 游戏 1.1.1 原版 吃豆人Pacman 原版是需要玩家手动控制，而
12. 动态规划之值迭代
阿甘的专栏
12-23 311
值迭代的动态规划法。
强化学习的数学原理（四）Value iteration & Policy iteration
qq_66608435的博客
04-16 947
第四章 Value iteration & Policy iteration
强化学习中值的迭代
ahah12345678的博客
11-07 314
如果ph（正面朝上的概率）是已知的，那么整个问题就是已知的，例如可以通过值迭代来解决。一般来说，截断策略迭代算法的整个类可以被认为是扫描序列，其中一些使用策略评估备份，另一些使用价值迭代备份。策略迭代的一个缺点是，其每次迭代都涉及策略评估，这本身可能是一个漫长的迭代计算，需要多次遍历状态集。图2显示了通过连续的价值迭代扫描，值函数的变化以及找到的最优策略，对于ph = 0.4的情况。这个策略是最优的，但不是唯一的。下图显示了最终策略。事实上，策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中断。
强化学习——值迭代和策略迭代
weixin_30819163的博客
09-17 874
【强化学习】值迭代和策略迭代 在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。 ——《Reinforcement Learning:An Introduction》 （一）值迭代 对每一个当前状态 s ,对每个可能的动作 a 都计算一下采取这个动作后到达的下一个状态的期望价值。看看哪个动作可以...
强化学习导论 -章节3,4 马尔可夫决策过程与动态规划
liuhui244的博客
11-13 1144
这是对MDP，什么是马尔科夫决策链，以及什么事价值函数，什么是动作函数，他们的定理证明，以及互相的关系是什么
马尔可夫决策过程（MDP）及其求解方法（动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分学习）
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
05-01 1141
马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的数学框架，用来描述“小孩和迷宫”这个游戏的规则。小孩在哪儿（状态）。小孩能做什么（动作）。做了某件事后会发生什么（状态变化和奖励）。怎么衡量小孩的表现（长期奖励）。状态集（States, S）：迷宫里所有可能的格子。比如，4x4迷宫有16个格子，每个格子是一个状态。动作集（Actions, A）：小孩在每个格子能做的动作，比如“上、下、左、右”。状态转移概率（Transition Probabilities）：小孩走一步后会去哪儿。
MDP 笔记：Value Iteration
qq_40206371的博客
10-20 1063
Value Iteration 介绍 在强化学习笔记： MDP - Policy iteration_UQI-LIUWJ的博客-优快云博客中，我们知道，当整个状态收敛的时候，也就是已经达到最佳policy的时候，MDP会满足bellman optimality equation Value iteration 就是把 Bellman Optimality Equation 当成一个 update rule 来进行，如下式所示： ...
强化学习的数学原理：值迭代与策略迭代
qq_53324833的博客
07-03 1112
本节课大纲如下：这三者联系同样非常紧密，实际上值迭代和策略迭代是 truncated policy iteration 的两种极端情况。
CS 188 Project3(RL) Q1: Value Iteration
段智华的博客
05-24 4183
回忆一下值迭代的状态更新公式：在ValueIterationAgent中编写一个值迭代代理，它在ValueIterationAgents.py中为您部分指定。您...
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个人笔记，请勿转载，恳求大佬纠错。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
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强化学习经典算法笔记——价值迭代算法   由于毕业设计做的是强化学习相关的内容，感觉有必要把强化学习经典算法实现一遍，加强对算法和编程的理解。所以从这一篇开始，每一篇实现一个算法，主要包括Value Iteration，Policy Iteration，Q Learning，Actor-Critic算法及其衍生的DDPG等。期间还会在代码中介绍OpenAI Gym中的游戏环境。   强化学习的基本...
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半夏微凉的博客
03-22 2366
Value iteration 和 Q-learning 构成了强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的两个基本算法。 过去 10 年 RL 中的许多惊人壮举，例如 Atari 的 Deep Q-Learning 或 AlphaGo，都植根于这些基础。 在这篇博客中，我们将介绍 RL 用来描述世界的基础模型，即马尔可夫决策过程 (Markov decision process, MDP)，以及执行 RL 的两种算法：value iteration 和 Q-learning。 在
动态规划算法的迭代实现
Major_S的博客
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Python实现的强化学习策略与值迭代算法
策略迭代（Policy Iteration）和值迭代（Value Iteration）是两种经典的基于模型的强化学习方法，用于解决马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）问题。MDP是一个决策问题的数学形式，其中每个决策...
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